文献

J-GLOBAL ID：201702214752979006   整理番号：17A1398442

指強調マルチスケール記述による実時間手のジェスチャの認識【Powered by NICT】

Real time hand gesture recognition via finger-emphasized multi-scale description

著者 (3件)： Yang Jianyu (School of Urban Rail Transportation, Soochow University, China) ,  Zhu Chen (School of Urban Rail Transportation, Soochow University, China) ,  Yuan Junsong (School of EEE, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICME  ページ： 631-636  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Kinectセンサ,深さカメラの開発は,人間計算機相互作用(H CI)のための新しい機会を提供する。Kinectセンサは,ヒト追跡,人間行動認識と手のジェスチャ認識のための広く応用されてきたが,実時間手のジェスチャ認識はまだ挑戦的な問題である。本論文では,新しい実時間手のジェスチャ認識手法を提案する。Kinect画像から分割雑音で関節付き手の形状を表現するために,フィンガー強調マルチスケール記述子を提案した。手の形状特徴を完全に利用するために,この記述子は三種類のマルチスケールのパラメータの,指の特徴を強調することを組み込んでいる。手ジェスチャ認識をDTWアルゴリズムとBPニューラルネットワークの両方を達成した。広範な実験結果と最新の方法との比較は,この方法が正確な(挑戦的な手ジェスチャデータセットに関して100%の精度),効率的な(フレーム当たり平均0.941ms),雑音,関節と剛体変換に対してロバストであることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相互作用 ,  ロバスト性 ,  画像 ,  アルゴリズム ,  ヒト ,  *カメラ ,  雑音
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  形状特徴 ,  Kinect ,  ジェスチャー認識 ,  Kinectセンサ ,  *身振り ,  *実時間 ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 指 ,  マルチスケール ,  記述 ,  実時間 ,  ジェスチャ